Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-10 23:59 UTC

kay-ou / SimTradeLab

SimTradeLab is an open-source backtesting framework inspired by PTrade’s event-driven architecture. It features a lightweight, modular design and full syntax compatibility, enabling seamless strategy development and validation.

PythonAGPL-3.0★ 338 зірок⑂ 66 форківз лип. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#backtesting#backtesting-engine#open-source#ptrade#python3#quantitative-finance#trading-strategy#trading-strategy-simulator#ptrade-compatible

kay-ou/SimTradeLab має індекс здоров’я 80 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (89/100), найнижчий — Security (40/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

80
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

80
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 68 калібровано до 80 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

KayОсобистий обліковий запис
58 підписників15 публічних репозиторіївз лют. 2012 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIsimtradelab2.13.3-350 днів томуquantitativebacktesttradingstrategyptradefinance

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

89Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
17.3/36Ритм комітів — 25/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 178 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 11 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year178
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year25

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 36 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~13,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count36
latest_release_tagv2.13.3
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases13,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

65Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

61Помірний
Як обчислюється оцінка
41/60Зірки — 338 зірок
15.1/25Форки — 66 форків
5.3/15Спостерігачі — 10 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks66
stars338
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (AGPL-3.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

54Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

10Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

71Добрий
Як обчислюється оцінка
40.1/42Вирішення issue — закрито 96% issue
21.4/30Прийняття PR — злито 15/21 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs15
open_issues1
closed_issues21
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,955
closed_unmerged_prs6
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

54Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
12.7/25Охоплення власника — 58 підписників у kay-ou
20.8/25Послужний список — 15 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers58
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginkay-ou
public_repos15
account_age_days5 317
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 35 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagessimtradelab
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

88Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://github.com/kay-ou/SimTradeDesk
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 9 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsbacktesting, backtesting-engine, open-source, ptrade, python3, quantitative-finance, trading-strategy, trading-strategy-simulator, ptrade-compatible
has_wikiтак
homepagehttps://github.com/kay-ou/SimTradeDesk
docs_sitehttps://github.com/kay-ou/SimTradeDesk
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

40Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 11 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 21 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

66Добрий
Як обчислюється оцінка
15.4/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: pyarrow 21.0.0 (high 7.0)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
34/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 205 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories40
affected_packages3
assessed_packages47
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 1, moderate 1
direct_affected_packages1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 47 резолвлених залежностей із OSV. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

64Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — src/simtradelab/AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 97 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,97
agent_instruction_filessrc/simtradelab/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes1 609

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 5 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,05
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.4/55Керовані розміри файлів — 1/87 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes155 971
source_files_sampled87
oversized_source_files1

Ключові факти

338зірок GitHub
1контриб'юторів
178комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
36релізів
1бас-фактор
1відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'simtradelab' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • deps.dev does not index pypi:simtradelab@2.13.3; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 66 ⇿
0Зірки
66Форки
34Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

01325385063756642025-072026-022026-09
Мажорні 1Мінорні 15Патчі 18

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 3.4 / 10
3.4сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-10 23:59 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained11 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities21 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpandas>=1.5.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=10.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.20.0,<2.0pyproject.toml
PyPIcachetools^5.0.0pyproject.toml
PyPIjoblib^1.0.0pyproject.toml
PyPImatplotlib^3.5.0pyproject.toml
PyPItqdm^4.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic^2.0.0pyproject.toml
PyPIta-lib*pyproject.toml
PyPIoptuna^3.0.0pyproject.toml
Усі залежності 47

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 37 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcachetools5.5.2пряма
PyPIjoblib1.5.3пряма
PyPImatplotlib3.9.4пряма
PyPInumpy1.26.4пряма
PyPIoptuna3.6.2пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpyarrow21.0.0пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIta-lib0.6.8пряма
PyPItqdm4.68.1пряма
PyPIalembic1.16.5непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIbuild1.4.4непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.10.1непряма
PyPIcontourpy1.3.0непряма
PyPIcoverage7.10.7непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfonttools4.60.2непряма
PyPIgreenlet3.2.5непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIimportlib-resources6.5.2непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIkiwisolver1.4.7непряма
PyPImako1.3.12непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpillow11.3.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpytest8.4.2непряма
PyPIpytest-cov5.0.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIruff0.15.21непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.50непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.2непряма
PyPIzipp3.23.1непряма
Сповіщення про залежності 3

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 47 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 3 мають відомі сповіщення, з них 1 прямі.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
pillow11.3.0непрямакритична3612.3.0
pyarrow21.0.0прямависока223.0.1
pytest8.4.2непрямапомірна29.0.3

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з kay-ou/SimTradeLab. Читати поруч →

93OpenByteInc/QuantDingerAI quantitative trading platform for crypto, stocks, and forex with backtesting, live trading, market data, and multi-agent research.vibe-trading ,trading-agents,ai-trader,ai-tradingВинятковий94HKUDS/Vibe-Trading"Vibe-Trading: Your Personal Trading Agent"Винятковий96ccxt/ccxtA unified trading API with more than 100 crypto exchanges and prediction markets in JavaScript / TypeScript / Python / C# / PHP / Go / Java / RustВинятковий92skfolio/skfolioPython library for portfolio optimization built on top of scikit-learnВідмінний91ml4t/dataMarket data acquisition, storage, and update workflows for machine learning for trading.Відмінний91wshobson/maverick-mcpMaverickMCP - Personal Stock Analysis MCP ServerВідмінний

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.